package com.johnny.dataStructures.tenalgorithm;

import java.util.Arrays;

public class PrimAlgorithm {
    public static void main(String[] args) {
        //测试看看图是否创建成功
        char[] data = new char[]{'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
        int verxs = data.length;
        //领结矩阵的关系使用二维数组表示
        int[][] weight = new int[][]{ //10000表示两个点不连通
                {10000, 5, 7, 10000, 10000, 10000, 2},
                {5, 10000, 10000, 9, 10000, 10000, 3},
                {7, 10000, 10000, 10000, 8, 10000, 10000},
                {10000, 9, 10000, 10000, 10000, 4, 10000},
                {10000, 10000, 8, 10000, 10000, 5, 4},
                {10000, 10000, 10000, 4, 5, 10000, 6},
                {2, 3, 10000, 10000, 4, 6, 10000}
        };
        //创建Mgraph对象
        MGraph graph = new MGraph(verxs);
        //创建一个MinTree对象
        MinTree minTree = new MinTree();
        minTree.createGrap(graph, verxs, data, weight);
        //输出
        minTree.showGraph(graph);
        //测试
        minTree.prim(graph,0); // 'A'->'0'
    }
}

//创建最小生成树->村庄的图
class MinTree {
    //创建图的邻接矩阵

    /**
     * @param graph  图对象
     * @param verxs  图对应的顶点个数
     * @param data   图的各个顶点的值
     * @param weight 图的邻接矩阵
     */
    public void createGrap(MGraph graph, int verxs, char data[], int[][] weight) {
        int i, j;
        for (i = 0; i < verxs; i++) { //顶点
            graph.data[i] = data[i];
            for (j = 0; j < verxs; j++) {
                graph.weight[i][j] = weight[i][j];
            }
        }
    }

    public void showGraph(MGraph graph) {
        for (int[] link : graph.weight) {
            System.out.println(Arrays.toString(link));
        }
    }

    //编写prim算法，得到最小生成树

    /**
     * @param graph 图
     * @param v     表示从图的第几个顶点开始 'A' -> '0' ,'B' -> '1'
     */
    public void prim(MGraph graph, int v) {
        //visited[] 标记结点（顶点）是否被访问过
        int visited[] = new int[graph.verxs];
        //visited[]  默认元素的值都是0，表示没有访问过
        //for(int i=0;i<graph.verxs;i++){}

        //把当前这个结点标记为已访问
        visited[v] = 1;
        //h1 和 h2 记录两个顶点的下标
        int h1 = -1;
        int h2 = -1;
        int minWeight = 10000;// 将minWeight 初始成一个大值，后面在遍历过程中，会被替换
        for (int k = 1; k < graph.verxs; k++) {//因为有graph.verxs顶点 ，普利姆算法结束后，有graph.verxs-1条边

            //确定每一次生成的子图，和哪个结点的距离最近
            for (int i = 0; i < graph.verxs; i++) { //遍历i结点表示被访问过的结点，   visited[i] == 1
                for (int j = 0; j < graph.verxs; j++) { //遍历j结点表示还没有访问过的结点    visited[j] == 0
                    if (visited[i] == 1 && visited[j] == 0 && graph.weight[i][j] < minWeight) {  //graph.weight[i][j] 比较最小路径
                        //替换minWeight （寻找已经访问过的结点和未访问过的结点间的权值最小的边）
                        minWeight = graph.weight[i][j];
                        h1 = i;
                        h2 = j;
                    }
                }
            }
            //找到一条是最小
            System.out.println("边<" + graph.data[h1] + "," + graph.data[h2] + ">权值" + minWeight);
            //将当前这个结点标记为已经访问
            visited[h2] = 1;
            //minWeight 重新设置为最大值 10000
            minWeight = 10000;

        }

    }
}

class MGraph {
    int verxs;//表示图的节点个数
    char[] data;//存放结点数据
    int[][] weight;//存放边，就是我们的邻接矩阵

    public MGraph(int verxs) {
        this.verxs = verxs;
        data = new char[verxs];
        weight = new int[verxs][verxs];
    }
}
